L’analyse de la politique du travail de Harvard expose l’autorité locale et des outils de politique publique pour la régulation de l’IA au travail

Une analyse de politique publique publiée par le Center for Labor and a Just Economy de l’Université Harvard expose les voies juridiques et politiques par lesquelles les villes et les États américains peuvent réglementer les systèmes d’intelligence artificielle utilisés sur le lieu de travail. Le rapport situe son argument dans le contexte d’un retard de l’élaboration des politiques fédérales en matière d’IA et soutient que les gouvernements locaux peuvent agir comme acteurs de politique publique au service de la protection des travailleurs. Dans le même temps, l’analyse précise que la portée pratique de toute mesure locale dépendra de l’autorité de l’État, de la capacité d’application et de la relation entre les règles locales et le droit fédéral.

Le rapport se concentre sur un environnement de travail dans lequel l’usage de l’IA se développe dans plusieurs fonctions. Il cite, à titre d’exemples, la planification algorithmique des horaires, la surveillance des performances, les outils automatisés de recrutement et les outils automatisés liés aux décisions de licenciement, comme des systèmes de plus en plus présents dans les contextes d’emploi. La préoccupation de politique publique ne se limite pas à une seule étape de l’emploi. L’analyse considère plutôt l’IA au travail comme une question de gouvernance plus large, susceptible d’affecter la prise de décision, la surveillance, les conditions de travail et la capacité des travailleurs à comprendre comment les systèmes automatisés façonnent leur emploi.

Pour répondre à ces préoccupations, le rapport identifie quatre principaux instruments de politique publique. Le premier est celui des obligations de transparence. Celles-ci exigent des employeurs qu’ils divulguent l’existence, la finalité, la logique opérationnelle et le périmètre de collecte de données des systèmes d’IA utilisés au travail. Le deuxième est celui des régimes d’évaluation d’impact. Ceux-ci exigent des employeurs qu’ils évaluent, avant et après le déploiement, la manière dont les systèmes d’IA affectent les droits des travailleurs, la sécurité, les risques de discrimination et les conditions de travail. Le troisième est celui des dispositions de protection des travailleurs. Il s’agit de garanties conçues pour limiter les usages de l’IA susceptibles d’interférer avec les droits des travailleurs ou l’équité procédurale. Le quatrième est celui des cadres de supervision. Ceux-ci donnent aux gouvernements locaux la capacité administrative de surveiller l’utilisation, d’enquêter sur les violations et d’imposer des sanctions le cas échéant.

Les obligations de transparence sont présentées comme une condition de base de la connaissance par les travailleurs. Le rapport note que les travailleurs ignorent souvent si des systèmes d’IA évaluent la productivité, prédisent les départs ou influencent les décisions de promotion. Exiger des employeurs qu’ils divulguent l’usage, la finalité et les sources de données de l’IA au travail donnerait aux travailleurs une base plus claire pour comprendre les décisions automatisées et, si nécessaire, les contester. La Local Law 144 de la ville de New York est citée comme précédent, car elle impose la divulgation et des audits de biais pour les outils automatisés de décision en matière d’emploi. Le rapport suggère que des exigences similaires pourraient être étendues au-delà du recrutement à des contextes d’emploi continus tels que les évaluations de performance, l’attribution des horaires et les mesures disciplinaires.

Les régimes d’évaluation d’impact déplacent l’accent réglementaire de la réaction vers la prévention. Dans cette approche, les employeurs seraient tenus d’évaluer si un système d’IA peut produire des résultats discriminatoires fondés sur des caractéristiques protégées, si des outils de surveillance peuvent dissuader l’activité d’organisation collective, ou si la planification automatisée des horaires peut déstabiliser la vie des travailleurs. Le rapport présente l’AI Act de l’Union européenne comme un modèle, car il utilise un cadre fondé sur le risque et classe certaines applications de l’IA au travail comme à haut risque, en les soumettant à des évaluations de conformité. L’analyse de Harvard n’affirme pas que les juridictions américaines devraient copier ce modèle à l’identique. Elle soutient plutôt que les villes et les États pourraient adapter des cadres similaires aux conditions locales du marché du travail et à leur capacité d’application.

Les dispositions de protection des travailleurs sont décrites comme des garanties juridiques pouvant limiter certains usages de l’IA au travail. Le rapport donne des exemples tels que des restrictions sur la surveillance fondée sur l’IA lorsqu’elle porte excessivement atteinte à la vie privée, ou des limites aux systèmes qui prennent automatiquement des décisions de réduction de salaire ou de licenciement. Il évoque également d’éventuelles interdictions de certaines applications, comme la reconnaissance des émotions dans le recrutement ou la surveillance biométrique continue, ainsi que des exigences selon lesquelles les décisions automatisées doivent faire l’objet d’un examen humain. Le projet de loi californien AB 1651 est mentionné comme une proposition qui aurait exigé une supervision humaine des décisions de recrutement automatisées, bien qu’il n’ait pas été adopté. Parmi les autres protections examinées dans le rapport figurent des droits de refus de certaines collectes de données, des droits à l’explication des décisions automatisées et des dispositions anti-représailles pour les travailleurs qui contestent les systèmes d’IA.

Les cadres de supervision sont présentés comme l’ossature administrative de tout régime local de réglementation. Le rapport soutient que les règles de transparence et de protection auront un effet limité sans agences dédiées, mécanismes de plainte, audits périodiques et sanctions. Il note que les bureaux locaux d’application des normes du travail, qui traitent déjà des plaintes liées au vol de salaires et à la sécurité au travail, pourraient se voir confier le pouvoir d’enquêter sur les violations liées à l’IA. Cela nécessiterait de former le personnel à l’audit algorithmique, de développer une expertise technique et d’obtenir des financements. Le rapport indique également que certaines juridictions explorent des partenariats avec des institutions universitaires ou des auditeurs tiers afin de renforcer cette capacité.

L’analyse est importante parce qu’elle clarifie ce que les gouvernements locaux peuvent faire alors que l’élaboration des politiques fédérales reste incertaine. Dans le cadre constitutionnel américain, les gouvernements des États disposent d’un large pouvoir de police pour protéger la santé publique, la sécurité et le bien-être, et les gouvernements municipaux peuvent agir dans les limites de l’autorité déléguée par les États. Ce cadre donne aux gouvernements locaux une base juridique pour envisager des règles sur l’IA au travail. Le rapport ne présente toutefois pas l’autorité locale comme illimitée. Il reconnaît que le droit fédéral peut restreindre certaines mesures, notamment par la préemption fédérale en vertu du National Labor Relations Act ou d’autres textes. Il note également que les questions liées au commerce interétatique peuvent donner lieu à des contestations judiciaires, et que des règles inégales d’une juridiction à l’autre peuvent compliquer la conformité pour les employeurs opérant dans plusieurs États.

Ces contraintes sont importantes, car elles déterminent la manière dont toute politique locale fonctionnerait en pratique. Une ville ou un État peut rédiger des règles de transparence, des évaluations d’impact ou des protections pour les travailleurs, mais l’efficacité de ces règles dépend de leur applicabilité et de leur capacité à résister à un contrôle judiciaire. Le rapport considère donc la réglementation locale comme une option de politique publique pratique plutôt que comme un substitut complet à une action fédérale plus large. Il suggère également que l’expérimentation locale peut aider à éclairer de futures normes nationales, en particulier si plusieurs juridictions testent des approches similaires.

Le rapport mentionne l’activité en cours en Californie, à New York et dans l’Illinois, où des projets de loi sur la régulation de l’IA progressent, ainsi que dans des villes comme San Francisco et Seattle, où des ordonnances sont à l’étude. Ces juridictions sont pertinentes parce qu’elles combinent une adoption rapide de l’IA et un fort intérêt politique de la part des syndicats et de la société civile. L’analyse n’affirme pas que toutes ces mesures sont identiques. Elle les utilise plutôt pour montrer que les gouvernements locaux et étatiques explorent déjà la gouvernance de l’IA au travail sous différentes formes.

La participation des travailleurs est un autre thème récurrent. Le rapport soutient qu’une protection substantielle est plus probable lorsque des représentants des travailleurs sont associés à la conception, au déploiement et à l’évaluation des systèmes d’IA. Il renvoie à des exemples européens dans lesquels des comités d’entreprise ou des syndicats disposent de droits de consultation sur l’adoption de l’IA et suggère que les décideurs américains pourraient tirer des enseignements de ces modèles institutionnels. L’idée n’est pas qu’un système puisse être transposé directement dans un autre. Le rapport présente plutôt la participation des travailleurs comme un principe de gouvernance susceptible d’améliorer la responsabilité et de rendre les règles relatives à l’IA au travail plus adaptées aux conditions réelles sur le terrain.

Pour les builders, les implications sont directes mais importantes. Les développeurs d’outils RH fondés sur l’IA ou de systèmes de gestion des effectifs doivent s’attendre à ce que la transparence, l’évaluation d’impact, l’examen humain et les fonctions de traitement des plaintes fassent partie des attentes locales en matière de conformité. Les produits opérant dans plusieurs juridictions peuvent nécessiter une cartographie de conformité spécifique à chaque région, car les règles locales peuvent différer d’une ville ou d’un État à l’autre. En pratique, cela signifie que la documentation, l’auditabilité et une supervision humaine configurable sont susceptibles de compter autant que la performance du modèle.

L’enseignement général est que la régulation de l’IA au travail passe du débat abstrait à la conception concrète de politiques publiques. L’analyse de Harvard reflète un déplacement, de la confiance dans des normes volontaires de l’industrie vers des règles publiques exécutoires. Dans le même temps, elle ne suggère pas que la réglementation locale soit simple ou uniforme. Les limites juridiques, la capacité d’application et les variations de compétence demeurent des contraintes réelles. Pour cette raison, le rapport se lit au mieux comme un cadre de conception des politiques : il identifie des outils, explique leur fonction et montre où les gouvernements locaux peuvent disposer d’une marge d’action.